Инструмент Big Data: как анализируют данные поставщики финансовых услуг

Здесь особенно важно рассчитать выгоду и безошибочно оценить финансовое положение клиента – заемщика в банке, МФО или должника по ипотеке.

Совместно с компанией Киевстар мы рассмотрим, как применяется технология Big Data на рынке финансов.

Улучшение качества обслуживания

Большие Данные помогают привлечь клиентов. Как это работает? Анализ данных после проведенных маркетинговых кампаний помогает найти персональный подход к клиенту или сегменту аудитории. А также спрогнозировать их реакцию на предложение банка или МФО.

Здесь полезными оказываются демографические сведения, геолокация, данные о банковских операциях, факт использования онлайн-банкинга. Благодаря созданию релевантных предложений потенциальному клиенту, банк получает большую отдачу от продажи своих продуктов. Клиенты становятся постоянными, уменьшается их отток. Повышается продажа сопутствующих услуг банка (открытие и закрытие счетов, выдача кассовых документов), если это актуально для постоянного клиента.

Биг Дата для управления рисками

Платформы кредитного скоринга применяются для обслуживания сотен миллионов клиентов по всему миру. Компания Киевстар разработала для банков модель финансового скоринга, которая помогает уменьшить количество проблемных заемщиков.

Скоринг дает весьма точный прогноз, что клиент вернет деньги, взятые в кредит. Программа оценивает риски невозврата от каждого конкретного человека. В результате чего менеджер отказывает в оказании услуг неплатежеспособным клиентам. Данные от телеком-оператора, в частности украинского провайдера Киевстар, более достоверные, чем не всегда актуальные записи в Бюро кредитных историй.

Обратите внимание, компания Киевстар строго придерживается Законов Украины “Про Информацию” и “Про Персональные данные”, не разглашает и не передает персональные данные третьим лицам.

Big Data в информационных технологиях

Использование Больших Данных в ИТ-системах финансовых служб стало обязательным из-за учащения киберпреступлений. Чтобы выявлять мошенничество и предотвращать его, фирмы стремятся повышать уровень безопасности. Использование аналитики позволит ИТ-специалистам предвидеть кибератаки до того, как злоумышленники взломают систему банка. Например, определить потенциального хакера, исследовать взлом, что был раньше.

Доступ к информации о финансах

О значительной части граждан нет информации в базах кредитного скоринга, жилищного финансирования, Бюро кредитных историй и т. д. Но страховые компании используют “знания” о таких людях из других источников.

Кстати, в Украине такую модель анализа Больших данных предоставляет Киевстар. На основании разных предиктивных моделей рассчитывается определенный скоринговый балл. Эту методику в страховании используют для предупреждения оттока клиентов.

В интернете много рекомендаций по работе с данными, но это не означает, что все предприниматели получают одинаковые результаты. Потому как каждая фирма имеет свой объем данных и выполняет аналитику “на разной глубине”.

Найти клиентов и тщательно проанализировать их потребности в любой сфере помогают инструменты Big Data от Киевстар.